```Python
async with lifespan(app):
    await do_stuff()
```

Cuando creas un context manager o un async context manager como arriba, lo que hace es que, antes de entrar al bloque `with`, ejecutará el código antes del `yield`, y al salir del bloque `with`, ejecutará el código después del `yield`.

En nuestro ejemplo de código arriba, no lo usamos directamente, pero se lo pasamos a FastAPI para que lo use.

### `PlainTextResponse`

Toma algún texto o bytes y devuelve un response de texto plano.

{* ../../docs_src/custom_response/tutorial005.py hl[2,7,9] *}

### `JSONResponse`

Toma algunos datos y devuelve un response codificado como `application/json`.

Este es el response predeterminado usado en **FastAPI**, como leíste arriba.

### `ORJSONResponse`

  /**
   * Any interruption that happens as a result of calling interruptTask will arrive before this
   * method is called. Complete Futures here.
   */
  abstract void afterRanInterruptiblySuccess(@ParametricNullness T result);

  /**
   * Any interruption that happens as a result of calling interruptTask will arrive before this
   * method is called. Complete Futures here.
   */

 * connections should expect repetition of stream IDs.
 *
 * Return true to request cancellation of a pushed stream.  Note that this does not guarantee
 * future frames won't arrive on the stream ID.
 */
interface PushObserver {
  /**
   * Describes the request that the server intends to push a response for.
   *
   * @param streamId server-initiated stream ID: an even number.

Puedes aprender más sobre **GraphQL** en la <a href="https://graphql.org/" class="external-link" target="_blank">documentación oficial de GraphQL</a>.

### Detalles Técnicos: `root_path`

Cuando montas una sub-aplicación como se describe arriba, FastAPI se encargará de comunicar el path de montaje para la sub-aplicación usando un mecanismo de la especificación ASGI llamado `root_path`.

Puedes combinar `dataclasses` con otras anotaciones de tipos en muchas combinaciones diferentes para formar estructuras de datos complejas.

Revisa las anotaciones en el código arriba para ver más detalles específicos.

## Aprende Más

También puedes combinar `dataclasses` con otros modelos de Pydantic, heredar de ellos, incluirlos en tus propios modelos, etc.

L'idée de code **asynchrone** décrite ci-dessus est parfois aussi appelée **"concurrence"**. Ce qui est différent du **"parallélisme"**.

La **concurrence** et le **parallélisme** sont tous deux liés à l'idée de "différentes choses arrivant plus ou moins au même moment".

Mais les détails entre la **concurrence** et le **parallélisme** diffèrent sur de nombreux points.

Pour expliquer la différence, voici une histoire de burgers :

Este nuevo campo `examples` en JSON Schema es **solo una `list`** de ejemplos, no un dict con metadatos adicionales como en los otros lugares en OpenAPI (descritos arriba).

/// info | Información

Las tareas principales que puedes hacer ahora son:

* [Ayudar a otros con preguntas en GitHub](#help-others-with-questions-in-github){.internal-link target=_blank} (ver la sección arriba).
* [Revisar Pull Requests](#review-pull-requests){.internal-link target=_blank} (ver la sección arriba).

Esas dos tareas son las que **consumen más tiempo**. Ese es el trabajo principal de mantener FastAPI.